Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Kuliah ( Studi Kasus : Program Studi Matematika Fakultas MIPA UNDIP). - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)
Nama
: Muhamad Andi Wibowo
Nim
: J2A604032
Jurusan
: Matematika
Judul
:
Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Kuliah ( Studi Kasus : Program Studi
Matematika Fakultas MIPA UNDIP).
Judul (dalam Bahasa Inggris) :
Application of Genetic Algorithm for Timetabling (Case Study : Mathematic Study Program
Mathematic and Sience Faculty Diponegoro University ).
ABSTRAK
Kelancaran proses belajar mengajar di universitas sangat ditentukan oleh jadwal mata kuliah.
Oleh karena itu diperlukan penjadwalan yang baik dengan melakukan pengaturan alokasi
waktu dan ruang perkuliahan secara optimal terhadap mahasiswa, dosen, mata kuliah, dan
fasilitas perkuliahan. Untuk menyelesaikan masalah penjadwalan mata kuliah diperlukan
algoritma yang dapat menyelesaikan masalah multi-kriteria dan multi-objektif karena ada
beberapa kendala yang harus diselesaikan dalam masalah ini seperti kendala pada mahasiswa,
dosen, mata kuliah dan fasilitas perkuliahan. Salah satu algoritma yang dapat digunakan
dalam menyelesaikan masalah ini adalah algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan
salah satu algoritma yang sangat tepat digunakan dalam menyelesaikan masalah optimasi
kompleks yang sulit dilakukan oleh metode konvensional.
Kata kunci : penjadwalan mata kuliah, algoritma genetika.
ABSTRACT
Fluency processes teaching and learning at university is determined by timetable. Therefore,
it needs a good scheduling by optimal setting the time and space allocation in course for
students, lecturers, lectures, and facilities. To solve timetabling problem required algorithms
which can solve problem multi-criteria and multi-objective because there are several
constraint that must be resolved in this matter as constraints on the students, lecturers,
lectures and facilities. One algorithm that can be used in solving this problem is genetic
algorithm. Genetic algorithm is one of the most precise algorithm used to solve complex
optimization problems that are difficult solve by conventional methods.
Keywords : timetabling, genetic algorithm.
: Muhamad Andi Wibowo
Nim
: J2A604032
Jurusan
: Matematika
Judul
:
Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Kuliah ( Studi Kasus : Program Studi
Matematika Fakultas MIPA UNDIP).
Judul (dalam Bahasa Inggris) :
Application of Genetic Algorithm for Timetabling (Case Study : Mathematic Study Program
Mathematic and Sience Faculty Diponegoro University ).
ABSTRAK
Kelancaran proses belajar mengajar di universitas sangat ditentukan oleh jadwal mata kuliah.
Oleh karena itu diperlukan penjadwalan yang baik dengan melakukan pengaturan alokasi
waktu dan ruang perkuliahan secara optimal terhadap mahasiswa, dosen, mata kuliah, dan
fasilitas perkuliahan. Untuk menyelesaikan masalah penjadwalan mata kuliah diperlukan
algoritma yang dapat menyelesaikan masalah multi-kriteria dan multi-objektif karena ada
beberapa kendala yang harus diselesaikan dalam masalah ini seperti kendala pada mahasiswa,
dosen, mata kuliah dan fasilitas perkuliahan. Salah satu algoritma yang dapat digunakan
dalam menyelesaikan masalah ini adalah algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan
salah satu algoritma yang sangat tepat digunakan dalam menyelesaikan masalah optimasi
kompleks yang sulit dilakukan oleh metode konvensional.
Kata kunci : penjadwalan mata kuliah, algoritma genetika.
ABSTRACT
Fluency processes teaching and learning at university is determined by timetable. Therefore,
it needs a good scheduling by optimal setting the time and space allocation in course for
students, lecturers, lectures, and facilities. To solve timetabling problem required algorithms
which can solve problem multi-criteria and multi-objective because there are several
constraint that must be resolved in this matter as constraints on the students, lecturers,
lectures and facilities. One algorithm that can be used in solving this problem is genetic
algorithm. Genetic algorithm is one of the most precise algorithm used to solve complex
optimization problems that are difficult solve by conventional methods.
Keywords : timetabling, genetic algorithm.